哈夫曼编码和译码的实验收获

时间: 2023-12-22 08:28:08 浏览: 29
哈夫曼编码是一种可变长度编码,它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示,出现频率较的字符用较长的编码表示,从而达到压缩数据的目的。哈夫曼编码的实验收获如下: 1. 了解哈夫曼编码的原理和实现过程,包括构建哈夫曼树、生成编码表、编码和译码等步骤。 2. 掌握如何使用Python实现哈夫曼编码和译码,包括读取文件、统计字符频率、构建哈夫曼树、生成编码表、编码和译码等操作。 3. 理解哈夫曼编码的优点和局限性,了解其他压缩算法的特点和应用场景。 以下是Python实现哈夫曼编码和译码的示例代码: ```python # 哈夫曼编码 import heapq import os class HuffmanCoding: def __init__(self, path): self.path = path self.heap = [] self.codes = {} self.reverse_mapping = {} class HeapNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def __eq__(self, other): if(other == None): return False if(not isinstance(other, HeapNode)): return False return self.freq == other.freq def make_frequency_dict(self, text): frequency = {} for character in text: if not character in frequency: frequency[character] = 0 frequency[character] += 1 return frequency def make_heap(self, frequency): for key in frequency: node = self.HeapNode(key, frequency[key]) heapq.heappush(self.heap, node) def merge_nodes(self): while(len(self.heap)>1): node1 = heapq.heappop(self.heap) node2 = heapq.heappop(self.heap) merged = self.HeapNode(None, node1.freq + node2.freq) merged.left = node1 merged.right = node2 heapq.heappush(self.heap, merged) def make_codes_helper(self, root, current_code): if(root == None): return if(root.char != None): self.codes[root.char] = current_code self.reverse_mapping[current_code] = root.char return self.make_codes_helper(root.left, current_code + "0") self.make_codes_helper(root.right, current_code + "1") def make_codes(self): root = heapq.heappop(self.heap) current_code = "" self.make_codes_helper(root, current_code) def get_encoded_text(self, text): encoded_text = "" for character in text: encoded_text += self.codes[character] return encoded_text def pad_encoded_text(self, encoded_text): extra_padding = 8 - len(encoded_text) % 8 for i in range(extra_padding): encoded_text += "0" padded_info = "{0:08b}".format(extra_padding) encoded_text = padded_info + encoded_text return encoded_text def get_byte_array(self, padded_encoded_text): if(len(padded_encoded_text) % 8 != 0): print("Encoded text not padded properly") exit(0) b = bytearray() for i in range(0, len(padded_encoded_text), 8): byte = padded_encoded_text[i:i+8] b.append(int(byte, 2)) return b def compress(self): filename, file_extension = os.path.splitext(self.path) output_path = filename + ".bin" with open(self.path, 'r+') as file, open(output_path, 'wb') as output: text = file.read() text = text.rstrip() frequency = self.make_frequency_dict(text) self.make_heap(frequency) self.merge_nodes() self.make_codes() encoded_text = self.get_encoded_text(text) padded_encoded_text = self.pad_encoded_text(encoded_text) b = self.get_byte_array(padded_encoded_text) output.write(bytes(b)) print("Compressed") return output_path """ 哈夫曼译码 """ def remove_padding(self, padded_encoded_text): padded_info = padded_encoded_text[:8] extra_padding = int(padded_info, 2) padded_encoded_text = padded_encoded_text[8:] encoded_text = padded_encoded_text[:-1*extra_padding] return encoded_text def decode_text(self, encoded_text): current_code = "" decoded_text = "" for bit in encoded_text: current_code += bit if(current_code in self.reverse_mapping): character = self.reverse_mapping[current_code] decoded_text += character current_code = "" return decoded_text def decompress(self, input_path): filename, file_extension = os.path.splitext(self.path) output_path = filename + "_decompressed" + ".txt" with open(input_path, 'rb') as file, open(output_path, 'w') as output: bit_string = "" byte = file.read(1) while(len(byte) > 0): byte = ord(byte) bits = bin(byte)[2:].rjust(8, '0') bit_string += bits byte = file.read(1) encoded_text = self.remove_padding(bit_string) decompressed_text = self.decode_text(encoded_text) output.write(decompressed_text) print("Decompressed") return output_path # 测试 path = "test.txt" h = HuffmanCoding(path) output_path = h.compress() h.decompress(output_path) ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

哈夫曼编码-译码器课程设计报告.docx

设计一个利用哈夫曼算法的编码和译码系统,重复地显示并处理以下项目,直到选择退出为止。 基本要求: (1)将权值数据存放在数据文件(文件名为data.txt,位于执行程序的当前目录中) (2)分别采用动态和静态存储...
recommend-type

数据结构实验报告哈夫曼编码译码

程序设计任务: 设计一个程序,实现哈夫曼编码和译码的生成算法。基本要求:输入字符集大小n,以及n个字符和n个权值;构造哈夫曼树,产生每个字符的Huffman编码, 打印之;输入电文,将其翻译成比特流, 打印之;输入...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

python中从Excel中取的列没有了0

可能是因为Excel中的列被格式化为数字,而数字前导的0被省略了。可以在Excel中将列的格式更改为文本,这样就会保留数字前导的0。另外,在Python中读取Excel时,可以将列的数据类型指定为字符串,这样就可以保留数字前导的0。例如: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名': str}) # 输出列数据 print(df['列名']) ``` 其中,`dtype={'列名': str}`表示将列名为“列名”的列的数据类型指定为字符串。